Za darmo

ebook Zastosowanie oprogramowania komputerowego w prowadzeniu badań jakościowych Jakub Niedbalski, Izabela Ślęzak

Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Rok wydania: 2020

W książce przedstawiono sześć niezwykle przydatnych funkcji NVivo, które stanowią przykład rozwoju i ewaluowania oprogramowania. Przy wyborze kierowano się walorami użytkowymi, związanymi m.in. ze specyfiką pracy badaczy jakościowych oraz kierunkami rozwoju współcześnie realizowanych studiów. Wszystkie opisane w publikacji narzędzia cechuje nie tylko szerokie spektrum zastosowań, ale także wysoce uniwersalny charakter. Z tego względu możliwości NVivo powinni docenić zarówno przedstawiciele różnych środowisk naukowych, jak i praktycy, którzy poszukują wyspecjalizowanego narzędzia wspomagającego proces analizy danych jakościowych.

Spis treści ebooka Zastosowanie oprogramowania komputerowego w prowadzeniu badań jakościowych

Wstęp 9

1. Internet jako źródło danych 13
1.1. Instalacja NCapture 13
1.2. Przechwytywanie danych za pomocą NCapture 14
1.3. Importowanie do NVivo danych przechwyconych za pomocą NCapture 18
1.3.1. Importowanie danych z Facebooka 20
1.3.2. Importowanie danych z Twittera 20
1.3.3. Importowanie danych z YouTube 21
1.4. Scalanie danych podczas importowania pliku NCapture do programu NVivo 22
1.5. Praca z danym pochodzącymi z Internetu 23
1.5.1. Zbieranie postów lub komentarzy użytkowników Facebooka 24
1.5.2. Zbieranie tweetów z Twittera według wybranych parametrów 27
1.5.3. Zbieranie komentarzy oraz odpowiedzi z YouTube 28
1.5.4. Wizualizacja danych za pomocą analizy skupień na podstawie danych pochodzących z Facebooka, Twittera oraz YouTube 29
1.5.5. Wizualizowanie danych pochodzących z Twittera w formie wykresów 30
1.5.6. Wizualizowanie danych z Twittera w formie socjogramu 31
1.6. Podsumowanie 32

2. Dane pochodzące z kwestionariuszy wywiadów 35
2.1. Wygląd i nawigowanie po danych źródłowych 36
2.2. Przygotowanie arkuszy kalkulacyjnych i plików tekstowych do importowania 39
2.3. Importowanie danych 41
2.3.1. Importowanie danych z arkuszy kalkulacyjnych i plików tekstowych 41
2.3.2. Importowanie plików za pomocą narzędzia NCapture zawierających dane z mediów społecznościowych 44
2.3.3. Importowanie odpowiedzi ankiety z SurveyMonkey lub Qualtrice 44
2.3.4. Pola kodowalne i klasyfikacyjne 45
2.3.5. Atrybuty demograficzne oparte na zamkniętych (klasyfikujących) informacjach zawartych w zbiorze danych 46
2.3.6. Zestawy danych zawierające skróty (linki) źródłowe 47
2.4. Analizowanie wyników zaimportowanej ankiety 47
2.4.1. Zestawienia oparte na odpowiedziach na pytania 48
2.4.2. Zestawienia oparte na odpowiedziach respondentów 49
2.4.3. Kodowanie danych w oparciu o istniejące wzorce kodowania 50
2.4.4. Zakresowe grupowanie wartości demograficznych 51
2.5. Filtrowanie, sortowanie i dostosowywanie zestawów danych
2.6. Dodatkowe opcje dostępne w pracy z zestawem danych 53
2.7. Podsumowanie 55

3. Techniki zautomatyzowanego kodowania danych 57
3.1. Automatyczne kodowanie dokumentów na podstawie struktury tekstu lub stylu akapitów 57
3.1.1. Automatyczne kodowanie w oparciu o style akapitów 59
3.1.2. Autokodowanie w oparciu o akapity 60
3.1.3. Automatyczne kodowanie dokumentów w oparciu o istniejące wzorce kodowania 61
3.2. Automatyczne kodowanie na podstawie zestawów danych 61
3.2.1. Automatyczne kodowanie zestawu danych dla wybranych kolumn 63
3.2.2. Automatyczne kodowanie zestawów danych dla każdej wartości w kolumnie 64
3.2.3. Automatyczne kodowanie zestawu danych pochodzących z mediów społecznościowych 66
3.3. Automatyczne kodowanie transkrypcji materiałów audio lub wideo 67
3.4. Automatyczne źródła kodu oparte na istniejących wzorcach kodowania 70
3.4.1. Przeglądanie i ocena trafności automatycznego kodowania 73
3.4.2. Identyfikacja kodowania opartego na wzorcach 73
3.5. Automatycznie wykrywanie i kodowanie motywów lub sentymentów 74
3.6. Kodowanie zakresu 74
3.7. Podsumowanie 75

4. Zautomatyzowany proces analizy danych 77
4.1. Możliwości wykorzystania zautomatyzowanej analizy danych 78
4.2. Ograniczenia dotyczące zautomatyzowanych analiz 78
4.3. Automatyczne kodowanie motywów. 79
4.3.1. Tworzenie motywów 81
4.3.2. Grupowanie motywów 81
4.3.3. Kolekcje materiałów 82
4.3.4. Automatyczne wykrywanie i kodowanie motywów 83
4.3.5. Praca z wynikami automatycznie zakodowanych motywów 84
4.3.6. Przeglądanie i modyfikowanie kodowania motywów 85
4.3.7. Zróżnicowane wyniki automatycznego kodowania motywów 86
4.3.8. Identyfikacja odniesień do zakodowanych motywów 86
4.4. Automatyczne kodowanie sentymentu 87
4.4.1. Przykłady autokodowania sentymentu 88
4.4.2. Mieszane kodowanie sentymentów 89
4.4.3. Automatycznie wykrywanie i kodowanie sentymentu 90
4.4.4. Praca z wynikami kodowania sentymentu 91
4.4.5. Charakterystyka węzłów sentymentu 92
4.4.6. Kolejne kroki po wykonaniu czynności kodowania sentymentu 93
4.4.7. Zmiany w zakresie kodowania sentymentu 93
4.5. Podsumowanie 93

5. Analiza sieci społecznościowych 95
5.1. Szczegółowy widok socjogramu 95
5.2. Praca z socjogramami egocentrycznymi 96
5.2.1. Tworzenie socjogramu egocentrycznego 97
5.2.2. Pokazywanie i ukrywanie relacji wyświetlanych na socjogramie 98
5.2.3. Zmiana liczby kroków pokazanych na socjogramie 99
5.2.4. Zmiana sposobu wyświetlania socjogramu w oparciu o miary centralności 99
5.2.5. Filtrowanie wierzchołków wyświetlanych na socjogramie 99
5.2.6. Zmiana sposobu wyświetlania krawędzi w socjogramie 100
5.3. Praca z socjogramami sieciowymi 101
5.3.1. Tworzenie socjogramu sieciowego 102
5.3.2. Inne funkcje dostępne w ramach diagramów sieciowych 103
5.4. Kopiowanie i eksportowanie socjogramów 103
5.4.1. Kopiowanie socjogramu jako obrazu 103
5.4.2. Wyeksportowanie socjogramu jako obrazu 104
5.4.3. Wyeksportowanie socjogramu jako listy krawędzi 105
5.5. Miary centralności socjogramu 106
5.5.1. Stopień centralności 107
5.5.2. Stopień wejścia i stopień wyjścia. 107
5.5.3. Miara pomiędzy (Betweenness). 108
5.5.4. Miara bliskości (Closeness) 109
5.5.5. Miara gęstości (Density) 110
5.5.6. Miara wzajemności (Reciprocity) 111
5.6. Podsumowanie 111

6. Praca zespołowa 113
6.1. Praca zespołowa oparta na współdzieleniu projektu 114
6.1.1. Wykorzystanie profilu użytkownika w zarządzaniu pracą członków zespołu 114
6.1.2. Zmiana domyślnego profilu użytkownika NVivo 115
6.1.3. Sprawdzanie aktualnego profilu użytkownika 116
6.1.4. Zmiana inicjałów związanych z profilem użytkownika projektu 117
6.1.5. Przełączanie profili użytkowników projektu 117
6.1.6. Włączanie lub wyłączanie automatycznego monitu dla użytkownika 117
6.1.7. Usuwanie i scalanie profili użytkowników projektu 118
6.2. Wykorzystanie możliwości eksportowania i łączenia kopii projektu 119
6.2.1. Zapisywanie i tworzenie kopii projektu. 120
6.2.2. Importowanie i scalanie kopii projektu 123
6.3. Wspieranie pracy zespołowej za pomocą NVivo Server 124
6.3.1. Profile użytkowników projektu w projekcie zespołowym 125
6.4. Monitorowanie pracy zespołowej 129
6.4.1. Identyfikacja członków zespołu za pomocą profili użytkowników 129
6.4.2. Ustawianie lub zmiana koloru związanego z profilem użytkownika projektu 129
6.4.3. Widoczność zmian dokonanych przez inne osoby uczestniczące w projekcie 130
6.4.4. Sprawdzanie bieżącej aktywności użytkowników 130
6.4.5. Używanie dziennika zdarzeń projektu w celu monitorowania aktywności użytkowników 131
6.4.6. Sposoby wizualizacji pracy członków zespołu 132
6.4.7. Raport z pracy wykonanej przez członków zespołu 133
6.5. Sprawdzanie spójności kodowania wykonanego przez członków zespołu 136
6.5.1. Paski kodowania danych 136
6.5.2. Opcje filtrowania kodów 137
6.5.3. Zapytanie o porównanie kodowania 137
6.6. Podsumowanie 141

Zakończenie 143

Bibliografia 145

Summary 147